El aprendizaje estadístico es la capacidad de los seres humanos y otros animales de extraer regularidades estadísticas del mundo que los rodea para aprender sobre el entorno. Aunque ahora se piensa que el aprendizaje estadístico es un mecanismo de aprendizaje generalizado, el fenómeno se identificó por primera vez en la adquisición del lenguaje en los bebés humanos .
La evidencia más temprana de estas habilidades de aprendizaje estadístico proviene de un estudio realizado por Jenny Saffran , Richard Aslin y Elissa Newport , en el que se presentó a bebés de 8 meses flujos de habla monótona sin sentido . Cada flujo estaba compuesto de cuatro " pseudopalabras " de tres sílabas que se repetían aleatoriamente. Después de la exposición a los flujos de habla durante dos minutos, los bebés reaccionaron de manera diferente al escuchar "pseudopalabras" en comparación con las "no palabras" del flujo de habla, donde las no palabras estaban compuestas de las mismas sílabas a las que los bebés habían estado expuestos, pero en un orden diferente. Esto sugiere que los bebés son capaces de aprender relaciones estadísticas entre sílabas incluso con una exposición muy limitada a un idioma. Es decir, los bebés aprenden qué sílabas siempre están emparejadas y cuáles solo ocurren juntas relativamente raramente, lo que sugiere que son partes de dos unidades diferentes. Se cree que este método de aprendizaje es una forma en que los niños aprenden qué grupos de sílabas forman palabras individuales. [ cita requerida ]
Desde el descubrimiento inicial del papel del aprendizaje estadístico en la adquisición léxica, se ha propuesto el mismo mecanismo para elementos de la adquisición fonológica y la adquisición sintáctica , así como en dominios no lingüísticos. Investigaciones posteriores también han indicado que el aprendizaje estadístico es probablemente un mecanismo de aprendizaje general de un dominio e incluso de una especie, que se produce tanto para la información visual como para la auditiva, y tanto en primates como en no primates.
El papel del aprendizaje estadístico en la adquisición del lenguaje ha sido particularmente bien documentado en el área de la adquisición léxica . [1] Una contribución importante a la comprensión de los bebés sobre la segmentación de palabras a partir de un flujo continuo de habla es su capacidad para reconocer regularidades estadísticas del habla que escuchan en sus entornos. [1] Aunque muchos factores juegan un papel importante, este mecanismo específico es poderoso y puede operar en una escala de tiempo corta. [1]
Es un hallazgo bien establecido que, a diferencia del lenguaje escrito , el lenguaje hablado no tiene límites claros entre las palabras; el lenguaje hablado es un flujo continuo de sonido en lugar de palabras individuales con silencios entre ellas. [2] Esta falta de segmentación entre unidades lingüísticas presenta un problema para los niños pequeños que aprenden el lenguaje, quienes deben poder distinguir unidades individuales de los flujos continuos de habla que escuchan. [3] Un método propuesto de cómo los niños pueden resolver este problema es que estén atentos a las regularidades estadísticas del mundo que los rodea. [2] [3] Por ejemplo, en la frase "bebé bonito", es más probable que los niños escuchen los sonidos pre y ty juntos durante la totalidad de la entrada léxica a su alrededor que los sonidos ty y ba juntos. [3] En un estudio de aprendizaje de gramática artificial con participantes adultos, Saffran, Newport y Aslin descubrieron que los participantes podían localizar los límites de las palabras basándose solo en probabilidades de transición, lo que sugiere que los adultos son capaces de usar regularidades estadísticas en una tarea de aprendizaje de idiomas. [4] Este es un hallazgo sólido que ha sido ampliamente replicado. [1]
Para determinar si los niños pequeños tienen estas mismas habilidades, Saffran Aslin y Newport expusieron a bebés de 8 meses a una gramática artificial. [3] La gramática estaba compuesta de cuatro palabras, cada una compuesta de tres sílabas sin sentido. Durante el experimento, los bebés escucharon un flujo continuo de habla de estas palabras. El habla se presentó en un tono monótono sin pistas (como pausas, entonación, etc.) para los límites de las palabras que no fueran las probabilidades estadísticas . Dentro de una palabra, la probabilidad de transición de dos pares de sílabas era de 1,0: en la palabra bidaku , por ejemplo, la probabilidad de escuchar la sílaba da inmediatamente después de la sílaba bi era del 100%. Sin embargo, entre palabras, la probabilidad de transición de escuchar un par de sílabas era mucho menor: después de que se presentara cualquier palabra dada (por ejemplo, bidaku ), una de las tres palabras podría seguir (en este caso, padoti , golabu o tupiro ), por lo que la probabilidad de escuchar cualquier sílaba dada después de ku era solo del 33%.
Para determinar si los bebés captaban la información estadística, se les presentaron a cada uno varias presentaciones de una palabra de la gramática artificial o de una no-palabra formada por las mismas sílabas pero presentada en un orden aleatorio. Los bebés a los que se les presentaron no-palabras durante la fase de prueba escucharon estas palabras durante un tiempo significativamente más largo que los bebés a los que se les presentaron palabras de la gramática artificial, mostrando una preferencia novedosa por estas nuevas no-palabras. Sin embargo, la implementación de la prueba también podría deberse a que los bebés aprendieron información de orden serial y no a que realmente aprendieran probabilidades de transición entre palabras. Es decir, en la prueba, los bebés escucharon cadenas como dapiku y tilado que nunca se presentaron durante el aprendizaje; simplemente podrían haber aprendido que la sílaba ku nunca siguió a la sílaba pi . [3]
Para analizar más de cerca esta cuestión, Saffran Aslin y Newport llevaron a cabo otro estudio en el que los bebés se sometieron al mismo entrenamiento con la gramática artificial, pero luego se les presentaron palabras o partes de palabras en lugar de palabras o no palabras. [3] Las partes de palabras eran secuencias de sílabas compuestas por la última sílaba de una palabra y las dos primeras sílabas de otra (como kupado ). Debido a que las partes de palabras se habían escuchado durante el tiempo en que los niños escuchaban la gramática artificial, la escucha preferencial de estas partes de palabras indicaría que los niños estaban aprendiendo no solo información de orden serial, sino también la probabilidad estadística de escuchar secuencias de sílabas particulares. Nuevamente, los bebés mostraron mayores tiempos de escucha de las palabras (partes) nuevas, lo que indica que los bebés de 8 meses podían extraer estas regularidades estadísticas de un flujo de habla continuo.
Este resultado ha sido el impulso para mucha más investigación sobre el papel del aprendizaje estadístico en la adquisición léxica y otras áreas (ver [1] ). En un seguimiento del informe original, [3] Aslin , Saffran y Newport descubrieron que incluso cuando las palabras y las partes de las palabras aparecían con la misma frecuencia en el flujo del habla, pero con diferentes probabilidades de transición entre sílabas de palabras y partes de palabras, los bebés aún podían detectar las regularidades estadísticas y seguían prefiriendo escuchar las nuevas partes de las palabras en lugar de las palabras familiarizadas. [5] Este hallazgo proporciona evidencia más sólida de que los bebés pueden captar probabilidades de transición del habla que escuchan, en lugar de solo ser conscientes de las frecuencias de secuencias de sílabas individuales. [1]
Otro estudio de seguimiento examinó hasta qué punto la información estadística aprendida durante este tipo de aprendizaje gramatical artificial alimenta el conocimiento que los bebés ya pueden tener sobre su lengua materna . [6] Los bebés prefirieron escuchar palabras en lugar de palabras parciales, mientras que no hubo una diferencia significativa en la condición de marco sin sentido. Este hallazgo sugiere que incluso los bebés prelingüísticos son capaces de integrar las señales estadísticas que aprenden en un laboratorio en su conocimiento previamente adquirido de una lengua. [1] [6] En otras palabras, una vez que los bebés han adquirido algún conocimiento lingüístico, incorporan la información recién adquirida en ese aprendizaje previamente adquirido.
Un hallazgo relacionado indica que los bebés un poco mayores pueden adquirir regularidades tanto léxicas como gramaticales a partir de un único conjunto de entradas, [7] lo que sugiere que son capaces de utilizar las salidas de un tipo de aprendizaje estadístico (señales que conducen al descubrimiento de los límites de las palabras) como entrada para un segundo tipo (señales que conducen al descubrimiento de regularidades sintácticas). [1] [7] En la prueba, los bebés de 12 meses prefirieron escuchar oraciones que tuvieran la misma estructura gramatical que el lenguaje artificial en el que habían sido evaluados en lugar de oraciones que tuvieran una estructura diferente (no gramatical). Debido a que el aprendizaje de regularidades gramaticales requiere que los bebés puedan determinar los límites entre palabras individuales, esto indica que los bebés que aún son bastante pequeños pueden adquirir múltiples niveles de conocimiento del lenguaje (tanto léxico como sintáctico) simultáneamente, lo que indica que el aprendizaje estadístico es un mecanismo poderoso en juego en el aprendizaje del lenguaje. [1] [7]
A pesar del importante papel que parece desempeñar el aprendizaje estadístico en la adquisición léxica, es probable que no sea el único mecanismo por el que los bebés aprenden a segmentar las palabras. Los estudios sobre aprendizaje estadístico se realizan generalmente con gramáticas artificiales que no tienen pistas sobre la información de los límites de las palabras, salvo las probabilidades de transición entre ellas. Sin embargo, el habla real tiene muchos tipos diferentes de pistas sobre los límites de las palabras, incluida la información prosódica y fonotáctica . [8]
En conjunto, los hallazgos de estos estudios sobre el aprendizaje estadístico en la adquisición del lenguaje indican que las propiedades estadísticas del lenguaje son una señal importante para ayudar a los bebés a aprender su primera lengua. [1]
Hay mucha evidencia de que el aprendizaje estadístico es un componente importante tanto para descubrir qué fonemas son importantes para un idioma determinado como para descubrir qué contrastes dentro de los fonemas son importantes. [9] [10] [11] Tener este conocimiento es importante para aspectos tanto de la percepción como de la producción del habla .
Desde el descubrimiento de las capacidades de aprendizaje estadístico de los bebés en el aprendizaje de palabras, el mismo mecanismo general también se ha estudiado en otras facetas del aprendizaje de idiomas. Por ejemplo, está bien establecido que los bebés pueden discriminar entre fonemas de muchos idiomas diferentes, pero eventualmente se vuelven incapaces de discriminar entre fonemas que no aparecen en su lengua materna; [12] sin embargo, no estaba claro cómo se produjo esta disminución en la capacidad discriminatoria. Maye et al. sugirieron que el mecanismo responsable podría ser un mecanismo de aprendizaje estadístico en el que los bebés rastrean las regularidades distributivas de los sonidos en su lengua materna. [12] Para probar esta idea, Maye et al. expusieron a bebés de 6 y 8 meses a un continuo de sonidos del habla que variaban en el grado en que eran sonoros . La distribución que los bebés escucharon fue bimodal , con sonidos de ambos extremos del continuo de sonorización escuchados con mayor frecuencia, o unimodal , con sonidos del medio de la distribución escuchados con mayor frecuencia. Los resultados indicaron que los bebés de ambos grupos de edad eran sensibles a la distribución de fonemas. En la prueba, los bebés escucharon exposiciones no alternadas (ejemplares repetidos de los tokens 3 o 6 de un continuo de 8 tokens) o alternadas (ejemplares de los tokens 1 y 8) a fonemas específicos en el continuo. Los bebés expuestos a la distribución bimodal escucharon más tiempo los ensayos alternados que los ensayos no alternados, mientras que no hubo diferencia en los tiempos de escucha para los bebés expuestos a la distribución unimodal. Este hallazgo indica que los bebés expuestos a la distribución bimodal fueron más capaces de discriminar sonidos de los dos extremos de la distribución que los bebés en la condición unimodal, independientemente de la edad. Este tipo de aprendizaje estadístico difiere del utilizado en la adquisición léxica, ya que requiere que los bebés rastreen frecuencias en lugar de probabilidades transicionales, y se ha denominado "aprendizaje distributivo". [10]
También se ha descubierto que el aprendizaje distributivo ayuda a los bebés a contrastar dos fonemas que inicialmente les resulta difícil distinguir. Maye, Weiss y Aslin descubrieron que los bebés expuestos a una distribución bimodal de un contraste no nativo que inicialmente era difícil de discriminar eran más capaces de discriminar el contraste que los bebés expuestos a una distribución unimodal del mismo contraste. [13] Maye et al. también descubrieron que los bebés podían abstraer características de un contraste (es decir, el tiempo de inicio de la sonoridad) y generalizar esa característica al mismo tipo de contraste en un lugar de articulación diferente, un hallazgo que no se ha encontrado en adultos.
En una revisión del papel del aprendizaje distributivo en la adquisición fonológica, Werker et al. señalan que el aprendizaje distributivo no puede ser el único mecanismo por el cual se adquieren las categorías fonéticas. [10] Sin embargo, parece claro que este tipo de mecanismo de aprendizaje estadístico puede desempeñar un papel en esta habilidad, aunque la investigación está en curso. [10]
Un hallazgo relacionado con las señales estadísticas de la adquisición fonológica es un fenómeno conocido como el efecto del imán perceptivo. [14] [15] [16] En este efecto, un fonema prototípico de la lengua materna de una persona actúa como un "imán" para fonemas similares, que se perciben como pertenecientes a la misma categoría que el fonema prototípico. En la prueba original de este efecto, se pidió a los participantes adultos que indicaran si un ejemplar dado de un fonema particular difería de un fonema referente. [14] Si el fonema referente es un fonema no prototípico para esa lengua, tanto los adultos como los bebés de 6 meses muestran menos generalización a otros sonidos que para los fonemas prototípicos, incluso si la distancia subjetiva entre los sonidos es la misma. [14] [16] Es decir, es más probable que tanto los adultos como los bebés noten que un fonema particular difiere del fonema referente si ese fonema referente es un ejemplar no prototípico que si es un ejemplar prototípico. Los prototipos mismos aparentemente se descubren a través de un proceso de aprendizaje distributivo, en el que los bebés son sensibles a las frecuencias con las que ocurren ciertos sonidos y tratan aquellos que ocurren con mayor frecuencia como los fonemas prototípicos de su lenguaje. [11]
También se ha propuesto un dispositivo de aprendizaje estadístico como un componente de la adquisición sintáctica para niños pequeños. [1] [9] [17] La evidencia temprana de este mecanismo provino en gran parte de estudios de modelado por computadora o análisis de corpus de lenguaje natural. [18] [19] Estos primeros estudios se centraron principalmente en la información distributiva específicamente en lugar de los mecanismos de aprendizaje estadístico en general. Específicamente, en estos primeros artículos se propuso que los niños crearan plantillas de posibles estructuras de oraciones que involucraran categorías sin nombre de tipos de palabras (es decir, sustantivos o verbos, aunque los niños no pondrían estas etiquetas en sus categorías). Se pensaba que los niños aprendían qué palabras pertenecían a las mismas categorías al rastrear los contextos similares en los que aparecían palabras de la misma categoría.
Estudios posteriores ampliaron estos resultados al observar el comportamiento real de niños o adultos que habían estado expuestos a gramáticas artificiales. [9] Estos estudios posteriores también consideraron el papel del aprendizaje estadístico de manera más amplia que los estudios anteriores, ubicando sus resultados en el contexto de los mecanismos de aprendizaje estadístico que se piensa que están involucrados con otros aspectos del aprendizaje de idiomas, como la adquisición léxica.
La evidencia de una serie de cuatro experimentos realizados por Gómez y Gerken sugiere que los niños son capaces de generalizar estructuras gramaticales con menos de dos minutos de exposición a una gramática artificial. [9] [20] En el primer experimento, se entrenó a bebés de 11 a 12 meses en una gramática artificial compuesta de palabras sin sentido con una estructura gramatical establecida. En la prueba, los bebés escucharon oraciones gramaticales y agramaticales nuevas. Los bebés se orientaron durante más tiempo hacia las oraciones gramaticales, en línea con investigaciones anteriores que sugieren que los bebés generalmente se orientan durante más tiempo hacia instancias naturales del lenguaje en lugar de instancias alteradas del lenguaje, por ejemplo, [21] (Esta preferencia de familiaridad difiere de la preferencia de novedad que generalmente se encuentra en los estudios de aprendizaje de palabras, debido a las diferencias entre la adquisición léxica y la adquisición sintáctica). Este hallazgo indica que los niños pequeños son sensibles a la estructura gramatical del lenguaje incluso después de una exposición mínima. Gómez y Gerken también encontraron que esta sensibilidad es evidente cuando las transiciones agramaticales se localizan en el medio de la oración (a diferencia del primer experimento, en el que todos los errores ocurrieron al principio y al final de las oraciones), que los resultados no podían deberse a una preferencia innata por las oraciones gramaticales causada por algo más que la gramática, y que los niños son capaces de generalizar las reglas gramaticales a vocabulario nuevo.
En conjunto, estos estudios sugieren que los bebés son capaces de extraer una cantidad sustancial de conocimiento sintáctico incluso de una exposición limitada a un idioma. [9] [20] Los niños aparentemente detectaron anomalías gramaticales independientemente de si la violación gramatical en las oraciones de prueba ocurrió al final o en el medio de la oración. Además, incluso cuando se cambiaron las palabras individuales de la gramática, los bebés todavía pudieron discriminar entre cadenas gramaticales y no gramaticales durante la fase de prueba. Esta generalización indica que los bebés no estaban aprendiendo estructuras gramaticales específicas del vocabulario, sino que abstraían las reglas generales de esa gramática y aplicaban esas reglas a vocabulario nuevo. Además, en los cuatro experimentos, la prueba de estructuras gramaticales ocurrió cinco minutos después de que terminara la exposición inicial a la gramática artificial, lo que sugiere que los bebés pudieron mantener las abstracciones gramaticales que habían aprendido incluso después de un breve retraso.
En un estudio similar, Saffran descubrió que los adultos y los niños mayores ( niños de primer y segundo grado ) también eran sensibles a la información sintáctica después de la exposición a un lenguaje artificial que no tenía pistas sobre la estructura de la frase más allá de las regularidades estadísticas que estaban presentes. [22] Tanto los adultos como los niños pudieron detectar oraciones que no eran gramaticales a una tasa mayor que la del azar, incluso bajo una condición de exposición "incidental" en la que el objetivo principal de los participantes era completar una tarea diferente mientras escuchaban el lenguaje.
Aunque el número de estudios que abordan el aprendizaje estadístico de la información sintáctica es limitado, la evidencia disponible indica que los mecanismos de aprendizaje estadístico probablemente sean un factor que contribuya a la capacidad de los niños para aprender su idioma. [9] [17]
Gran parte de los primeros trabajos que utilizaban paradigmas de aprendizaje estadístico se centraban en la capacidad de los niños o los adultos para aprender un solo idioma, [1] en consonancia con el proceso de adquisición del lenguaje de los hablantes o estudiantes monolingües . Sin embargo, se estima que aproximadamente el 60-75% de las personas del mundo son bilingües . [23] Más recientemente, los investigadores han comenzado a estudiar el papel del aprendizaje estadístico para quienes hablan más de un idioma. Aunque todavía no hay revisiones sobre este tema, Weiss, Gerfen y Mitchel examinaron cómo la audición simultánea de varios idiomas artificiales puede afectar la capacidad de aprender uno o ambos idiomas. [24] A lo largo de cuatro experimentos, Weiss et al. descubrieron que, después de la exposición a dos idiomas artificiales, los estudiantes adultos son capaces de determinar los límites de las palabras en ambos idiomas cuando cada idioma es hablado por un hablante diferente. Sin embargo, cuando los dos idiomas eran hablados por el mismo hablante, los participantes podían aprender ambos idiomas solo cuando eran "congruentes", es decir, cuando los límites de las palabras de un idioma coincidían con los límites de las palabras del otro. Cuando los idiomas eran incongruentes (una sílaba que aparecía en medio de una palabra en un idioma aparecía al final de la palabra en el otro idioma) y los hablaba un solo hablante, los participantes podían aprender, en el mejor de los casos, uno de los dos idiomas. Un experimento final demostró que la incapacidad de aprender idiomas incongruentes hablados con la misma voz no se debía a la superposición de sílabas entre los idiomas, sino a los diferentes límites de las palabras.
Un trabajo similar replica el hallazgo de que los estudiantes pueden aprender dos conjuntos de representaciones estadísticas cuando hay una señal adicional presente (dos voces masculinas diferentes en este caso). [25] En su paradigma, los dos idiomas se presentaron consecutivamente, en lugar de intercalados como en el paradigma de Weiss et al., [24] y los participantes aprendieron el primer idioma artificial al que habían estado expuestos mejor que el segundo, aunque el desempeño de los participantes estuvo por encima del azar para ambos idiomas.
Si bien el aprendizaje estadístico mejora y fortalece el multilingüismo, parece que lo inverso no es cierto. En un estudio de Yim y Rudoy [26] se descubrió que tanto los niños monolingües como los bilingües realizan tareas de aprendizaje estadístico igualmente bien.
Antovich y Graf Estes [27] descubrieron que los niños bilingües de 14 meses son mejores que los monolingües a la hora de segmentar dos lenguas artificiales diferentes utilizando claves de probabilidad transicional. Sugieren que un entorno bilingüe en la primera infancia entrena a los niños a confiar en regularidades estadísticas para segmentar el flujo del habla y acceder a dos sistemas léxicos.
También se ha propuesto un mecanismo de aprendizaje estadístico para aprender el significado de las palabras. En concreto, Yu y Smith llevaron a cabo un par de estudios en los que se expuso a adultos a imágenes de objetos y se oyeron palabras sin sentido. [28] Cada palabra sin sentido se emparejó con un objeto en particular. Hubo 18 pares de palabras-referentes en total, y a cada participante se le presentaron 2, 3 o 4 objetos a la vez, según la condición, y se oyó la palabra sin sentido asociada con uno de esos objetos. Cada par de palabras-referentes se presentó 6 veces a lo largo de los ensayos de entrenamiento; después de completar los ensayos de entrenamiento, los participantes completaron una prueba de alternativa forzada en la que se les pidió que eligieran el referente correcto que coincidiera con una palabra sin sentido que se les había dado. Los participantes pudieron elegir el elemento correcto con más frecuencia de lo que sucedería por casualidad, lo que indica, según los autores, que estaban utilizando mecanismos de aprendizaje estadístico para rastrear las probabilidades de coocurrencia en los ensayos de entrenamiento.
Una hipótesis alternativa es que los estudiantes en este tipo de tarea pueden estar usando un mecanismo de "proponer pero verificar" en lugar de un mecanismo de aprendizaje estadístico. [29] [30] Medina et al. y Trueswell et al. sostienen que, debido a que Yu y Smith solo rastrearon el conocimiento al final del entrenamiento, en lugar de rastrear el conocimiento sobre una base de prueba por prueba, es imposible saber si los participantes realmente estaban actualizando las probabilidades estadísticas de coocurrencia (y por lo tanto manteniendo múltiples hipótesis simultáneamente), o si, en cambio, estaban formando una sola hipótesis y verificándola en la siguiente prueba. [28] [29] [30] Por ejemplo, si a un participante se le presenta una imagen de un perro y una imagen de un zapato, y escucha la palabra sin sentido vash, podría plantear la hipótesis de que vash se refiere al perro. En una prueba futura, puede ver una imagen de un zapato y una imagen de una puerta y nuevamente escuchar la palabra vash . Si el aprendizaje estadístico es el mecanismo por el cual se aprenden las asignaciones palabra-referencia, entonces el participante tendría más probabilidades de seleccionar la imagen del zapato que la puerta, ya que zapato habría aparecido junto con la palabra vash el 100% de las veces. Sin embargo, si los participantes simplemente están formulando una única hipótesis, es posible que no recuerden el contexto de la presentación anterior de vash (especialmente si, como en las condiciones experimentales, hay múltiples ensayos con otras palabras entre las dos presentaciones de vash ) y, por lo tanto, estén al azar en este segundo ensayo. De acuerdo con este mecanismo propuesto de aprendizaje de palabras, si el participante hubiera adivinado correctamente que vash se refería al zapato en el primer ensayo, su hipótesis se confirmaría en el ensayo posterior.
Para distinguir entre estas dos posibilidades, Trueswell et al. llevaron a cabo una serie de experimentos similares a los realizados por Yu y Smith, excepto que se pidió a los participantes que indicaran su elección de la asignación palabra-referente en cada prueba, y solo se presentó un único nombre de objeto en cada prueba (con cantidades variables de objetos). [28] [30] Por lo tanto, los participantes habrían estado al azar cuando se vieron obligados a hacer una elección en su primer ensayo. Los resultados de los ensayos posteriores indican que los participantes no estaban utilizando un mecanismo de aprendizaje estadístico en estos experimentos, sino que estaban utilizando un mecanismo de proponer y verificar, manteniendo solo una hipótesis potencial en mente a la vez. Específicamente, si los participantes habían elegido una asignación palabra-referente incorrecta en una presentación inicial de una palabra sin sentido (de una muestra de cinco opciones posibles), su probabilidad de elegir la asignación palabra-referente correcta en el siguiente ensayo de esa palabra todavía estaba al azar, o 20%. Sin embargo, si el participante había elegido la correspondencia palabra-referente correcta en una presentación inicial de una palabra sin sentido, la probabilidad de elegir la correspondencia palabra-referente correcta en la presentación posterior de esa palabra era de aproximadamente el 50%. Estos resultados también se replicaron en una condición en la que los participantes elegían entre solo dos alternativas. Estos resultados sugieren que los participantes no recordaban el contexto circundante de las presentaciones individuales y, por lo tanto, no usaban pistas estadísticas para determinar las correspondencias palabra-referente. En cambio, los participantes formulan una hipótesis con respecto a una correspondencia palabra-referente y, en la siguiente presentación de esa palabra, confirman o rechazan la hipótesis en consecuencia.
En general, estos resultados, junto con resultados similares de Medina et al., indican que los significados de las palabras pueden no aprenderse a través de un mecanismo de aprendizaje estadístico en estos experimentos, que piden a los participantes que formulen hipótesis sobre una correspondencia incluso en la primera aparición (es decir, no entre situaciones). [29] Sin embargo, cuando se comparó el mecanismo de proponer pero verificar con un mecanismo de aprendizaje estadístico, el primero no pudo reproducir trayectorias de aprendizaje individuales ni ajustarse tan bien como el segundo. [31]
Además, el aprendizaje estadístico por sí solo no puede explicar ni siquiera aquellos aspectos de la adquisición del lenguaje en los que se ha demostrado que desempeña un papel importante. Por ejemplo, Kuhl , Tsao y Liu descubrieron que los bebés que estaban aprendiendo inglés y que pasaron tiempo en una sesión de laboratorio con un hablante nativo de mandarín pudieron distinguir entre fonemas que ocurren en mandarín pero no en inglés, a diferencia de los bebés que estaban en una condición de control. [32] Los bebés en esta condición de control vinieron al laboratorio con tanta frecuencia como los bebés en la condición experimental, pero fueron expuestos solo al inglés; cuando se les hizo una prueba en una fecha posterior, no pudieron distinguir los fonemas del mandarín. En un segundo experimento, los autores presentaron a los bebés grabaciones de audio o audiovisuales de hablantes de mandarín y probaron la capacidad de los bebés para distinguir entre los fonemas del mandarín. En esta condición, los bebés no pudieron distinguir los fonemas de la lengua extranjera. Este hallazgo indica que la interacción social es un componente necesario del aprendizaje del lenguaje y que, incluso si a los bebés se les presentan los datos brutos de escuchar un idioma, no son capaces de aprovechar las señales estadísticas presentes en esos datos si no están experimentando también la interacción social. [11]
Aunque el fenómeno del aprendizaje estadístico se descubrió por primera vez en el contexto de la adquisición del lenguaje y hay mucha evidencia de su papel en ese propósito, el trabajo desde el descubrimiento original ha sugerido que el aprendizaje estadístico puede ser una habilidad general del dominio y es probable que no sea exclusivo de los humanos. [3] [33] Por ejemplo, Saffran, Johnson, Aslin y Newport descubrieron que tanto los adultos como los bebés podían aprender probabilidades estadísticas de "palabras" creadas al tocar diferentes tonos musicales (es decir, los participantes escucharon las notas musicales D, E y F presentadas juntas durante el entrenamiento y pudieron reconocer esas notas como una unidad en la prueba en comparación con tres notas que no se habían presentado juntas). [34] En dominios no auditivos, hay evidencia de que los humanos pueden aprender información visual estadística ya sea que esa información se presente en el espacio, por ejemplo, [35] o en el tiempo, por ejemplo,. [36] También se ha encontrado evidencia de aprendizaje estadístico en otros primates , por ejemplo, [37] y se han encontrado algunas habilidades de aprendizaje estadístico limitadas incluso en no primates como las ratas . [38] En conjunto, estos hallazgos sugieren que el aprendizaje estadístico puede ser un mecanismo de aprendizaje generalizado que se utiliza en la adquisición del lenguaje, en lugar de un mecanismo exclusivo de la capacidad del bebé humano para aprender su(s) idioma(s).
Un estudio realizado por el Departamento de Psicología de la Universidad de Cornell sobre el aprendizaje estadístico visual en la infancia sugirió más evidencias de un aprendizaje estadístico general en el dominio. Los investigadores de este estudio cuestionaron si la generalidad del dominio del aprendizaje estadístico en la infancia se vería utilizando información visual. Después de ver por primera vez imágenes en patrones estadísticamente predecibles, los bebés fueron expuestos a los mismos patrones familiares además de secuencias nuevas de los mismos componentes de estímulo idénticos. El interés en las imágenes se midió por la cantidad de tiempo que el niño miró los estímulos en los que los investigadores denominaron "tiempo de mirada". Todas las edades de los participantes infantiles mostraron más interés en la secuencia nueva en relación con la secuencia familiar. Al demostrar una preferencia por las secuencias nuevas (que violaban la probabilidad transicional que definía la agrupación de los estímulos originales), los resultados del estudio respaldan la probabilidad de un aprendizaje estadístico general en el dominio en la infancia. [39]